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1.
三枝决策粗糙集   总被引:5,自引:3,他引:2       下载免费PDF全文
从贝叶斯理论出发,介绍基于三枝决策粗集理论。首先讨论在期望风险最小决策的语义下决策粗集理论基本模型的构建过程。其次,分析决策粗集三枝决策方法在不同概率区间犯错的可能性,并通过其与二枝决策及Pawlak粗集三枝决策的差异,给出决策粗集三枝决策方法优于其他两种决策方法的成立条件。最后,提供一种利用决策粗集三枝决策解决实际问题的方法。  相似文献
2.
Three-way decisions with probabilistic rough sets   总被引:2,自引:0,他引:2  
The rough set theory approximates a concept by three regions, namely, the positive, boundary and negative regions. Rules constructed from the three regions are associated with different actions and decisions, which immediately leads to the notion of three-way decision rules. A positive rule makes a decision of acceptance, a negative rule makes a decision of rejection, and a boundary rule makes a decision of abstaining. This paper provides an analysis of three-way decision rules in the classical rough set model and the decision-theoretic rough set model. The results enrich the rough set theory by ideas from Bayesian decision theory and hypothesis testing in statistics. The connections established between the levels of tolerance for errors and costs of incorrect decisions make the rough set theory practical in applications.  相似文献
3.
多阶段三支决策垃圾短信过滤模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种多阶段三支决策垃圾短信过滤模型。该模型使用不同的信息粒度对短信进行表示,运用序列决策(即多阶段、多步骤决策),在不同的决策阶段基于不同的信息粒度分别进行三支决策,有效地避免了当信息粒度太大或信息量不足时进行不合理的决策,对于不能满足当前决策条件的信息,可以通过补充足够的粒度信息作进一步的决策。最后通过实验证明了该模型的合理性和有效性。  相似文献
4.
The superiority of three-way decisions in probabilistic rough set models   总被引:1,自引:0,他引:1  
Yiyu Yao 《Information Sciences》2011,181(6):1080-1096
Three-way decisions provide a means for trading off different types of classification error in order to obtain a minimum cost ternary classifier. This paper compares probabilistic three-way decisions, probabilistic two-way decisions, and qualitative three-way decisions of the standard rough set model. It is shown that, under certain conditions when considering the costs of different types of miss-classifications, probabilistic three-way decisions are superior to the other two.  相似文献
5.
构造性覆盖算法(constructive covering algorithm,CCA)三支决策模型在学习过程中根据样本分布特征,自动产生正域、负域和边界域。该模型为边界域样本处理问题提供了新的思路。重点讨论了基于CCA的三支决策的边界域样本处理问题。对边界域样本处理提出了两种决策方案:一种为处理全部的边界域样本,给出了距中心最近原则、距边界最近原则、万有引力原则3种方法;另一种为处理部分的边界域样本,即只对满足一定条件的边界域样本作进一步的划分,这样使不满足条件的边界域样本仍保留在边界域,提高了边界域样本处理的正确率。用十字交叉法在5组数据集上对这两种决策方案进行了对比,实验结果表明,处理部分边界域样本时正确率更高,效果更好。  相似文献
6.
将三枝决策粗糙集模型用于手写体汉字识别,建立三枝决策粗糙集模型,其区域分类以正、负和边界为基础,更好地体现手写体汉字识别分类近似性。定义了脱机手写体汉字识别决策信息系统特征属性约简相对粒度熵和属性重要度,将手写体汉字识别从属性重要度的角度出发,设计一种基于粒与粒之间逻辑运算的自下而上的粒度网结构,使手写体汉字识别属性集的适用粒度逐渐变大,可以获取更多的有效信息。仿真实验表明,该方法是可行有效的。  相似文献
7.
Decision‐theoretic rough sets (DTRSs), which provide a classical model of three‐way decisions (3WDs), play an important role in risk decision‐making problems. The risk is associated with the loss function of DTRSs, which is evaluated by the decision makers. As a new extension of fuzzy sets, Pythagorean fuzzy sets can handle uncertain information more flexibly than intuitionistic fuzzy sets in the process of decision making and it gives a new measure for the determination of loss functions of DTRSs. More specifically, we take into account the loss functions of DTRSs with Pythagorean fuzzy numbers and propose a Pythagorean fuzzy decision‐theoretic rough set (PFDTRS) model. Some properties of the expected losses are carefully investigated. Then we further design three approaches for deriving 3WDs with the PFDTRS model. The group decision making (GDM) based on the PFDTRS model is also discussed. It provides a novel interpretation for the determination of loss functions. With the aid of the Pythagorean fuzz weighted averaging operator, we aggregate the loss functions, as suggested by the all experts, which support a coherent way of designing information granules in the presence of numerics. An algorithm for 3WDs in GDM based on the PFDTRS model is designed. Then, an example is presented to elaborate on 3WDs with the PFDTRS model.  相似文献
8.
粒度重要度是多粒度粗糙集中的一项重要研究内容。针对现有粒度重要度只考虑单个粒度对决策的直接影响而忽略了其他粒度对决策综合影响的问题,结合多粒度粗糙集近似质量的概念,通过研究粒度重要度的构造方法,提出了一种新的多粒度间的粒度重要度的计算方法,并给出了基于该方法的粒度约简算法。同时,为减少冗余决策信息,将约简集与三支决策理论相结合,构建了基于粒度重要度的三支决策模型,给出了决策规则。最后通过实例证明,新的粒度约简算法可以获得具有更高区分度的数据,且缩小了延迟域范围,使最终决策更合理。  相似文献
9.
序贯三支决策方法是一种能够表示问题中的多重层次粒度,并将多粒度结合起来解决不确定决策问题的有效途径。优势-等价关系粗糙集则是针对条件属性具有偏好关系的分类问题,提取有序信息,对目标概念进行近似,从而形成决策知识。利用传统的优势关系粗糙集方法进行知识约简和提取的效率低下,而目前大部分序贯三支决策方法则局限在符号值属性的信息系统中,对连续值和有序值不能进行有效处理,造成一定程度的信息丢失。因此,将序贯三支决策的思想应用于优势关系粗糙集模型中,定义了一种新的基于序贯三支决策的属性约简及相应的属性重要度,对具有偏好值属性的信息系统进行更加高效的处理,通过多粒度的表示和关系的研究,加速了知识约简过程。选取了多组UCI数据进行实验,结果表明所提出的基于优势关系的序贯三支决策方法能够在保证约简质量的基础上明显降低时间耗费。  相似文献
10.
为了降低传统协同过滤算法的推荐成本,并解决该算法评分信息单一的问题,提出了一种基于协同过滤的三支粒推荐算法。该算法在传统协同过滤的基础上,考虑项目特征对用户评分的影响,根据项目特征、粒化用户项目评分矩阵,形成用户对项目粒度的评分矩阵,并以此作为用户偏好的测度依据。同时,该算法在推荐过程中引入三支决策,考虑了推荐过程中产生的误分类成本和学习成本,并基于用户真实的评分偏好构建三支推荐。实验结果显示,基于协同过滤的三支粒推荐算法与传统协同过滤算法相比,不但提高了算法的推荐质量,而且降低了推荐成本。  相似文献
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